用戶畫像即用戶信息標簽化，通過收集用戶的社會屬性、消費習慣、偏好特征等各個維度的數據，進而對用戶或產品特征屬性進行刻畫，並對這些特征進行分析、統計，挖掘潛在價值信息，從而抽象出用戶的信息全貌。
首先，妳需要創造出用戶對妳品牌的認知，將他們帶領到妳的店鋪門口。比如通過億信ABI，能看到網站訪問者的人口信息，比如年齡和性別。也有關於地理位置、興趣、表現的數據。這些見解能幫助妳做出用戶畫像。
2.依據渠道數據分析用戶來源
對電商賣家來說，分析?訪客數?最重要的是分析?流量來源?。分析不同流量來源的?數量?和?支付轉化率?，找出?支付轉化率?比較高的流量來源並想辦法提高，不僅可以提高?訪客數?還可以提高整體的?支付轉化率?。這時利用數據分析工具能為不同渠道的表現提供總覽，並給出目標轉化率。
當涉及到有機搜索時，分析壹些像搜索量和關鍵詞排名的指標能幫妳獲得更多的見解，比如該將廣告預算花在哪兒，如何讓用戶更容易搜索到妳等等。
3.店內轉化率的數據分析
當用戶來到店鋪時，我們就要想辦法將他們轉化成顧客，但眾所周知，並不是每個來店裏的用戶都會點加入購物車按鈕。甚至在加入購物車後，也會有改變主意離開網站的可能。
4.提高營銷推廣的ROI
對店鋪來說，如今流量已進入存量時代，營銷渠道分散且復雜，更需要賣家依據數字化營銷提高推廣的RIO，通過數據分析，加強線上營銷的精準，拓展線下新的營銷場景，利用數據智能完成全場景全鏈路的布局，以達到高效轉化與品效相結合。
5.用戶留存數據分析
聰明的商家知道忠誠顧客的價值。能夠留住用戶給妳長期帶來收入。永遠要記住的是，獲取新用戶比留住老用戶成本大得多。研究顯示，用戶留存率提升5%就能帶來25%到95%的利潤。
6.用戶推薦數據分析
對賣家來說，我們要識別出哪些用戶是妳的真愛。他們不僅愛妳的產品，也願意向家人和朋友推薦，他們簡直是妳的品牌大使。成功的電商企業會密切關註著這壹階段的指標並及時做出反應。
7.產品數據分析
(1)產品數據分分析
①整體分析：分為兩個部分：銷售表現和購物行為。銷售表現包括各個商品帶來的收入，至少購買過壹次的用戶數，平均訂單價格、數量，退款數目等等。購物行為，妳可以看到瀏覽了產品詳情頁的用戶裏，加入購物車的人數;或瀏覽產品詳情頁後最終下單的人數。
這裏還有壹個數據很重要，即平均訂單價值，是指顧客進行壹次購買(壹個或多個商品)的平均值。提高平均訂單價值就會增加銷售額，這是毋庸置疑的。平均訂單價值還通常是代表收入增長速度最直接的指標之壹，甚至比轉化率優化更重要，我們在產品頁面、購物車頁面和結帳後頁面中添加少量的相關內容就可能會產生重大影響。
②購物行為分析?我們可以依據更多和商品有關的數據，比如商品瀏覽頁訪問量、商品詳情頁訪問量、加入/移出購物車的商品，進入結算階段的商品，以及購買人數來對用戶購物行為進行分析。
同樣，這裏主要註意壹個數據，即客單價。?客單價?的提升主要靠商品單價和關聯銷售：首先在同樣的流量下，盡可能把流量引導至?單價高?且?轉化率高?的商品，並降低?單價低?且?轉化率低?商品的流量，這樣可以直接提高銷售額和客單價;其次，優化寶貝介紹、營銷活動、滿贈規則、客服話術等，盡可能從顧客的需求出發吸引顧客買更多的寶貝，買得越多客單價越高。
(2)銷量數據分析
我們可以從後臺數據分析中找到關於收入，稅費、運費、退款金額，和賣出的商品數量。其中，總銷售額以金額的形式呈現，是衡量我們線上店鋪經營狀況最佳的?整體主要指標?(OMM)之壹，可以用它來衡量業務的整體增長和發展趨勢。
該指標幾乎反映了所有電商運營環節的效果?像市場營銷、流量積累、商品優化、產品叠代等。只要我們的銷售額實現逐月增加，就基本可以確定我們的策略是正確的。
需要註意的是，跟蹤總銷售額的過程中存在潛在陷阱，我們要確保銷售額可持續地長期增加才是最重要的。如果只關註短期效果，可能會錯誤地認為策略正確，反而不利於整體業務。但通常情況下，當我們將總銷售額(總收入)作為核心指標時，基本不會出錯。